基于谓词的无线传感器网络水质达标采样算法

水质达标检测是水资源优化利用的基础。利用无线传感器对水质进行采样,通过无线传感器网络将达标结果发送给基站进行融合处理,数据服务器在接收到采样数据后实施应用决策。在无线传感器网络、基站和数据服务器三层结构的基础上讨论基于谓词的水质达标采样算法,对算法进行分析、设计和仿真。实验结果表明,该算法实用且高效。     

B/S模式下条形码票证自定义打印的设计和实现

研究B/S模式下的票务管理信息系统中一维条形码票证的打印输出,提出一种基于ActiveX技术和条码打印机的条形码票证自定义打印方案.通过一个实例,详细阐述了该方案的设计和实现过程.该方案很好地解决了B/S模式下条形码票证的打印.     

基于谓词的无线传感器网络查询优化算法

无线传感器网络(WSNs)是一种能量受限的网络,WSNs采样查询执行中首先要考虑到如何节省能量的问题.针对查询参数复杂、参量变化细微的传感器网络应用背景,提出了一种基于谓词的WSNs查询优化(PQOA-WSNs)算法.从用户输入的谓词查询表达式着手,把查询表达式转换为等价的析取范式,再根据概率学的原理对采样谓词作最优排序,以减少整个查询上传的数据量,从而延长传感器网络生命期.PQOA-WSNs包括了词法与语法分析、表达式转换、概率算法3个子算法模块.对PQOA-WSNs仿真测试显示:采样谓词越多,本算法的优化率也越明显,在2,3,4,5,7个查询谓词的条件下,测试优化率分别为48%,65%,74%,78%和85%左右.     

无人机侧向系统LPV 模型降阶

无人机线性参变(LPV)模型能准确描述其非线性动态特性,但初始建立的LPV模型阶数较高,控制过程计算量较大.为此,提出一种基于平衡截断的LPV模型降阶方法.首先给出LPV系统的适定性、稳定性和平衡实现的定义;然后,提出LPV模型的平衡截断降阶方法.针对无人机侧向系统LTI模型,通过多项式拟合来建立LPV模型,并实现模型降阶.仿真结果表明,降阶模型的阶跃响应满足输出响应的精度要求.     

复杂背景前下视机场的跑道检测

提出了针对复杂背景的从前下视角度航拍机场图像中自动检测机场跑道的方法;基于引力场的模型可以直接建立图像失配代价函数的梯度场;按照最优估计理论,只要在正确匹配位置的收敛域内,就可以沿最速下降路径找到正确匹配位置;基于计算机视觉和惯性导航的组合导航方案,通过借助惯性导航系统提供的机场预测位置可以减少Hough变换所需的时间,保证了实时性的要求;仿真试验表明这种方法对复杂背景、前下视角度的航拍机场图像能够快速准确地检测、定位机场主跑道.     

随行而居

带上房子流浪,不光是《UP》里的男主人才能办到。近段时间越来越多“可移动建筑”的迅速增加也反映了现代建筑设计尝试时流动”的趋势。     

飞行仿真环境中惯性测量单元建模

准确的惯性测量单元(IMU)模型对飞行仿真至关重要,模型的准确性直接影响仿真试验的可靠性.为了在飞行仿真试验中能够提供有效的角速度和线加速度数据,需要建立准确的惯性测量单元仿真模型.在推导陀螺和加速度计数学模型的基础上,提出了建立陀螺及加速度计的仿真模型方法.为提高模型准确性,考虑了IMU误差影响.通过模拟AD公司的M...     

基于VHDL的故障注入工具的研究

基于VHDL的故障注入技术是一种验证系统可信性的有效方法,构造基于VHDL的故障注入工具是故障注入研究的一个重要组成部分.对基于VHDL的故障注入技术进行了研究,详细描述了该故障注入工具的结构和主要模块功能,并进行故障注入实验,分析和计算故障的激活率、探测率、恢复率.故障注入工具可用于对中等复杂度的VHDL模型进行故障...     

基于SVD与模糊聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤为个性化推荐解决信息过载问题提供了方案,然而也存在着数据的稀疏性、可扩展性等影响推荐质量的关键问题.我们提出了一种基于奇异值分解（SVD）与模糊聚类的协同过滤推荐算法,通过引用物理学上狭义相对论中能量守恒的方法以保留总体特征值的数目,较为准确地确定降维维度,实现对原始数据的降维及其数据填充.另外,再运用模糊聚类的方法将相似用户进行聚类,从而达到减少邻居用户搜索范围的目的.在MovieLens与2013年百度电影推荐系统比赛等不同数据集上的实验结果表明,该算法能够提高推荐质量.     

基于模板的连机字符识别方法

手写体字符在日常生活中普遍应用,同时也是一种有用的机器输入方式。模板匹配分类法能分类单个字符或词。本文,我们介绍一种基于模板的连机字符识别方法,大量具有代表性的模板会作自动判决。这些模板代表一个特定字符的不同书写风格,它们也可作为判决树的一种高效分类。在296MHz的Sun Ultra Sparc机上,对一组17,928个字母数字（共36种：10种数字,26种字母）的测试,其识别率超过8字符／秒,并取得了86．9％的正确率。